Kimi K3 van Moonshot AI is met 2,8 biljoen parameters het grootste open model dat je kan downloaden. Per token rekent het met 104 miljard daarvan, ongeveer 3,7 procent. Drie maanden na de lancering op 16 juli 2026 is het beeld scherper: sterk in agent-taken en frontend, bij onafhankelijke ranglijsten net onder de beste Chinese open modellen, duur en traag voor een open model, en zelf draaien vraagt meer dan 1,5 terabyte GPU-geheugen. Daarbij komen een licentie met drempels voor grote hosters en een distillatiebeschuldiging uit Washington.
Hier lees je wat je vandaag met K3 kan, wat het kost en voor wie het zinvol is. Het lanceringsnieuws en de demo’s van juli lees je in ons eerste artikel over Kimi K3. Hoe Moonshot zich verhoudt tot de andere labs, staat in ons overzicht van de 40 meest innovatieve AI-labs in China.
Wat zit er in Kimi K3?
K3 is een mixture-of-experts-model. Volgens de modelkaart op Hugging Face telt het 896 experts, waarvan er per token 16 gekozen worden en 2 altijd meedraaien. Het netwerk heeft 93 lagen: 69 lagen met Kimi Delta Attention (KDA) en 24 lagen met Gated MLA, de latente attention die DeepSeek populair maakte. Een eigen vision-encoder, MoonViT-V2 met 401 miljoen parameters, maakt het model native multimodaal. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, een miljoen dus.
De hybride opbouw heeft een praktisch doel. KDA is lineaire attention: zo’n laag houdt een vaste toestand bij in plaats van een geheugen dat met elke token groeit. Alleen de 24 MLA-lagen bouwen een KV-cache op. Volgens Particula is die bij een volle context van een miljoen tokens ongeveer 27 GiB per gesprek, weinig voor een model van deze omvang.
Twee andere keuzes vallen op. Attention Residuals verbinden lagen over de diepte van het netwerk en wegen per laag hoeveel die bijdraagt. Volgens Sebastian Raschka kost dat ongeveer 4 procent extra training en 2 procent extra inferentie, voor een beter verlies tijdens de training. En Moonshot trainde het model vanaf de SFT-fase quantization-aware in MXFP4, een 4-bitsformaat voor de gewichten. Het model komt dus al in 4 bit uit de training, zodat niemand het achteraf hoeft te kwantiseren met het kwaliteitsverlies dat daar meestal bij hoort. Kimi K2 Thinking deed hetzelfde met INT4.
Hoe goed is het, en volgens wie?
De meeste K3-cijfers komen van Moonshot zelf. Op de modelkaart wint K3 een reeks agent-benchmarks van Claude Fable 5 en GPT-5.6 Sol. Kijk wel naar de voetnoten: Moonshot test K3 vooral in zijn eigen Kimi Code-harness, terwijl de andere modellen in Claude Code, Codex of de best scorende harness draaien. De 91,2 op BrowseComp is gemeten met contextcompressie op 300.000 tokens; zonder die techniek is het 90,4.
| Benchmark (zelf gerapporteerd) | Kimi K3 | Claude Fable 5 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
| MCPMark-Verified (tools via MCP) | 94,5 | 87,4 | 92,9 | 76,4 |
| BrowseComp (zoeken op het web) | 91,2 | 88,0 | 90,4 | 84,3 |
| OSWorld-Verified (computergebruik) | 84,8 | 85,0 | 83,0 | 83,4 |
| Humanity’s Last Exam met tools | 56,0 | 63,0 | 58,0 | 57,9 |
| GDPval-AA v2 (Elo, kenniswerk) | 1686 | 1747 | 1736 | 1593 |
De onafhankelijke ranglijsten zijn nuchterder. In de Intelligence Index van Artificial Analysis staat K3 in oktober 2026 op 44. Daarmee zit het net onder MiMo-V2.6-Pro van Xiaomi (46) en GLM-5.3 van Z.ai (45), gelijk met Step 5 Preview van StepFun. Het beste gesloten model, Claude Opus 5.5, scoort 58. In de tekst-arena van LMArena, waar mensen blind twee antwoorden vergelijken, staat Kimi K3 (Max) op 15 oktober op plaats 18 met 1487 punten. Dat is het hoogste Chinese model, vlak voor GPT-5.6 Sol op 1485: binnen de foutmarge van ongeveer 5 punten zo goed als gelijk.
Moonshot geeft in zijn eigen blog zelf toe dat K3 in gebruikservaring nog merkbaar achterloopt op Fable 5 en GPT-5.6 Sol.
Waar K3 in de praktijk sterk in is
Agent-taken zijn het terrein waar K3 het meest overtuigt. MCPMark meet taken via MCP-servers, zoals een database of GitHub; BrowseComp meet lange zoektochten op het web. Op beide staat K3 in Moonshot’s eigen tests bovenaan. Voor zoekwerk in het groot verdeelt Agent Swarm een opdracht over tot 300 sub-agents, zoals bij Kimi K2.6.
Op r/LocalLLaMA prijzen gebruikers K3 voor frontend en UI, voor het opkuisen van rommelige codebases en voor het begrijpen van vage opdrachten. De klachten gaan over snelheid, over het tokenverbruik en over een agent die niet altijd uit zichzelf gaat zoeken. Dat zijn ervaringen, maar ze kloppen met de cijfers hieronder.
Moonshot noemt zelf twee valkuilen. Stuurt je agent-framework de redenering van eerdere stappen niet mee terug, of wissel je halverwege van model, dan kan de kwaliteit instorten. En K3 is soms te proactief: leg grenzen vast in de system prompt of in een AGENTS.md-bestand.
Wat kost Kimi K3 via de API?
Via het platform van Moonshot betaal je 3 dollar per miljoen input-tokens, 0,30 dollar bij een cache-hit en 15 dollar per miljoen output-tokens. Dat is minder dan een derde van Claude Fable 5, dat volgens Fortune 50 dollar per miljoen output-tokens kost. Tegenover de andere Chinese open modellen is K3 wel duur: GLM-5.3 kost 4,40 dollar per miljoen output-tokens, MiMo-V2.6-Pro 0,87 dollar.
De prijs per token vertelt de helft. Artificial Analysis telde 160 miljoen output-tokens om zijn volledige index met Kimi K3 te draaien, tegenover een mediaan van 130 miljoen. Het mat ook 42 tokens per seconde en 3,75 seconden tot het eerste token, waar vergelijkbare open modellen op een mediaan van 68 tokens per seconde zitten. Lange agent-sessies worden daardoor trager en duurder dan de prijslijst doet vermoeden. Een agent die telkens dezelfde codebase leest, profiteert wel van de cache.
Wat heb je nodig om Kimi K3 zelf te draaien?
Hier wordt de schaal heel concreet. Per token rekent K3 met 104 miljard parameters, maar alle 2,8 biljoen moeten in het geheugen staan, want bij elke token kan de router andere experts kiezen. Particula telde de 96 bestanden van de checkpoint op: samen 1.561 GB, meer dan de 594 GB of 1,4 TB die in sommige gidsen staan.
- Eén server met 8x H200 (1.128 GB) is te klein voor de gewichten alleen.
- Twee servers met 8x H200 (2.256 GB) of één met 8x B300 of MI355X (2.304 GB) volstaan.
- Hopper-GPU’s zoals de H200 kennen geen native MXFP4: vLLM pakt de gewichten dan tijdens het rekenen uit, wat snelheid kost.
- Snelheid: het vLLM-team haalt op Blackwell ongeveer 111 tokens per seconde voor één gebruiker, en 331 met speculative decoding bij code.
Moonshot zelf raadt supernodes met 64 of meer accelerators aan. Een rekenvoorbeeld: huurprijzen van 5 à 6 dollar per GPU-uur voor Blackwell bij gespecialiseerde clouds brengen een server met acht GPU’s op ruim 32.000 dollar per maand. Pas boven ongeveer 2 miljard output-tokens per maand ben je dan goedkoper uit dan de API, zonder een tweede server of beheer mee te rekenen.
Net als bij Muse Spark Open van Meta is een gehoste versie voor de meeste bedrijven de realistische keuze. Fireworks biedt K3 sinds 27 juli aan, Amazon Bedrock sinds 18 september.
Kimi K3 naast GLM-5.3, MiMo-V2.6-Pro, Claude en GPT
| Model | Parameters (totaal / actief) | AA Intelligence Index | Output per 1M tokens | Licentie |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | 2,8 biljoen / 104 miljard | 44 | 15 dollar | Kimi K3 License |
| GLM-5.3 (Z.ai) | 744 miljard / 40 miljard | 45 | 4,40 dollar | eigen GLM-5.3-licentie |
| MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi) | 1,02 biljoen / 42 miljard | 46 | 0,87 dollar | MIT |
Op de algemene index biedt K3 dus niet meer dan de twee andere Chinese toppers, die met minder dan de helft van de actieve parameters werken, veel goedkoper zijn en in het geval van MiMo de eenvoudigste licentie hebben. Het voordeel van K3 zit in lange agent-taken, frontend-werk en native vision. Tegenover Claude Opus 5.5 (58) blijft de afstand groot.
De licentie: vrij, met twee drempels
De Kimi K3 License begint als een MIT-licentie: je mag het model gratis gebruiken, aanpassen, finetunen en verspreiden, zolang de copyrightvermelding blijft staan. Daarna volgen twee voorwaarden.
- Model as a Service. Verkoop je toegang tot het model als API of finetune-dienst, en haal je daarmee samen met je verbonden bedrijven meer dan 20 miljoen dollar omzet over twaalf opeenvolgende maanden, dan heb je vooraf een apart akkoord met Moonshot nodig.
- Naamsvermelding. Een commercieel product met meer dan 100 miljoen maandelijkse gebruikers of meer dan 20 miljoen dollar omzet per maand moet “Kimi K3” zichtbaar in de interface tonen.
Intern gebruik, waarbij niemand buiten je organisatie het model of zijn output rechtstreeks gebruikt, valt buiten beide regels. Voor bijna elk Belgisch bedrijf verandert de licentie dus niets. Ze mikt op de grote clouds. Volgens Reuters vroeg Moonshot eind augustus tot 30 procent van de omzet die Microsoft, Amazon en Google met K3 maken. Dat percentage staat niet in de licentie: het gaat over onderhandelingen. AWS bracht K3 op 18 september naar Amazon Bedrock, zonder de voorwaarden bekend te maken.
Daarom is K3 strikt genomen geen open source: een licentie met omzetdrempels voldoet niet aan de definitie van het Open Source Initiative. “Open weights” is de correcte term. Ook Z.ai en Alibaba gebruiken voor hun grootste modellen eigen licenties met voorwaarden voor grote gebruikers.
De beschuldigingen van distillatie
Distillatie is een model trainen op de antwoorden van een sterker model. Anthropic beschuldigde in februari 2026 DeepSeek, Moonshot en MiniMax ervan dat ze dat met Claude deden via ongeveer 24.000 frauduleuze accounts. Op 23 april publiceerde het Witte Huis-bureau OSTP een memo over adversarial distillation, ondertekend door directeur Michael Kratsios. Dat memo noemt geen bedrijven, maar wijst naar China.
Een week na de lancering van K3 ging Kratsios verder. Op 22 juli schreef hij op X dat Moonshot volgens de Amerikaanse regering Fable gedistilleerd had om K3 te bouwen, en dat het bedrijf toegang had tot GB300-chips in Thailand (ForkLog). Minister van Financiën Scott Bessent dreigde al met sancties, en een plaats op de Entity List werd genoemd. Bewijs dat derden kunnen controleren, werd niet gepubliceerd. Moonshot ontkende en schreef de vooruitgang toe aan zijn eigen architectuur (Implicator). Onderzoekers als Nathan Lambert twijfelen ook: Fable was pas twee weken publiek toen K3 uitkwam (AI Weekly).
Op 10 september volgde een nieuw rapport van Anthropic. Volgens het bedrijf stuurde Moonshot tussen mei en juli 2026 meer dan 23 miljoen uitwisselingen naar Claude Opus, en liet het in tien dagen bijna 300.000 verzoeken van Kimi-gebruikers via 5.380 accounts door Claude beantwoorden (Wikipedia). Ook dat is Anthropic’s lezing van zijn eigen logs. Een commissie van het Amerikaanse Huis bevraagt intussen DoorDash, Airbnb en Cursor over hun gebruik van Kimi (Homeland Security Committee).
Voor jou als gebruiker veranderen de gewichten die je downloadt niet door een beschuldiging. Wie K3 via een Amerikaanse cloud gebruikt, loopt wel het risico dat die toegang verdwijnt als Moonshot op een sanctielijst komt.
Voor wie is Kimi K3 de moeite waard?
Moonshot blijft ondanks alles een van de best gefinancierde labs van China: in juli sloot het volgens Bloomberg een ronde af op een waardering van 35 miljard dollar. K3 is een sterke keuze voor teams die lange agent-taken met veel tools draaien, voor ontwikkelaars die frontend laten bouwen, en voor organisaties die een model van anderhalve terabyte zelf kunnen hosten omdat hun data het huis niet uit mag. Daar is de MXFP4-training een echt voordeel: je hoeft niet zelf te kwantiseren.
Zoek je een slim en goedkoop open model voor gewone taken, dan halen GLM-5.3 en MiMo-V2.6-Pro dezelfde score voor een fractie van de prijs. De les van K3 is daarmee een andere dan de lancering beloofde. 2,8 biljoen parameters koop je vooral in geheugen. Wat je ervoor terugkrijgt, zit in de lange taken, niet in de algemene score.
Veelgestelde vragen over Kimi K3
Kan ik Kimi K3 lokaal draaien?
Niet op een gewone pc of werkstation. De gewichten zijn 1,56 TB groot, dus je hebt minstens twee servers met acht H200-GPU’s nodig, of één met acht B300- of MI355X-GPU’s.
Mag ik Kimi K3 commercieel gebruiken?
Ja. Een akkoord met Moonshot heb je pas nodig als je het model als dienst verkoopt met meer dan 20 miljoen dollar omzet per jaar. Intern gebruik is vrijgesteld.
